varje persons rätt att få kränkande, felaktig eller genant information om henne själv dold i sökmotorer. – När förslaget till EU:s Dataskyddsförordning först lades fram i januari 2012 föreslogs att rätten att bli bortglömd skulle införas. En person skulle alltså kunna begära att alla data som lagrats om honom eller henne i ett socialt nätverk eller hos ett företag ska tas bort. – I slutet av 2012 invände EU:s it‑säkerhetsorgan ENISA att detta är praktiskt ogenomförbart – se här. Men i maj 2014 fastslog trots det EU‑domstolen att Google på begäran av privatpersoner måste ta bort från sitt index koppling till oriktig, ovidkommande eller föråldrad information om den personen (se Costeja‑domen). Det innebär att informationen får finnas kvar på Google, men att den inte får komma upp om man söker på personens namn. Detta kallas på engelska för delisting. Samma information kan däremot fortfarande komma upp vid andra sökningar. – Idén om rätten att bli bortglömd uppstod i Frankrike, och därför används ibland den franska benämningen le droit a l’oubli även på andra språk. – Rätt att bli bortglömd är den term som används i den svenska texten till Dataskyddsförordningen. – På engelska: right to be forgotten(RTBF) eller right to erasure; på svenska också rätt att glömmas,rätt att bli glömd. – Se också reputation bankruptcy.
maskinläsbar kodning av tecken i form av rutmönster. Påminner om streckkod, men rutmönstret ger plats för mer information på samma yta. Kallas ofta för 2d-kod eller 2d bar code (till skillnad från streckkod, som är endimensionell). Kända rutkoder är QR-kod och Data matrix. Rutkod är en typ av AIDC.
ett slags svartvit rutmönster som kodar information och som kan avläsas med speciella läsare eller med digitalkamera. Alltså en rutkod(2d‑kod). Data matrix påminner om QR‑kod, men kodar på ett annat sätt. – Data matrix utvecklades i USA, och är äldre än QR‑kod. QR‑kod utvecklades i Japan därför att Data matrix inte kunde koda japanska skrivtecken. Data matrix används bland annat för märkning av industriella komponenter, eftersom mönstren kan tryckas i mindre ytformat än QR-kod. – Data matrix‑kod känns igen på att två angränsande sidor har helsvarta kanter, medan de andra två kanterna har omväxlande svarta och vita rutor. Även andra par av färger kan används. – Mer i Wikipedia.
(1890—1974) – en amerikansk forskare som skissade en föregångare till hypertext och webben – Memex. Bush (som inte är släkt med presidenterna Bush) var professor på MIT, och konstruerade i mellankrigstiden avancerade mekaniska räknemaskiner. Under andra världskriget var han högsta chef för USA:s militära forskningsprojekt. Förslaget om Memex publicerade han 1945 i artikeln As we may think i Atlantic Monthly. Memex var en tänkt anordning som länkade samman information i böcker, anteckningar och brev genom ett system av vad som numera kallas för hyperlänkar. Allt skulle lagras på mikrofilm och visas på två skärmar. Användaren skulle kunna koppla ihop ett dokument med ett annat, och det i sin tur med ett tredje, i långa kedjor. Bush tänkte sig att allt skulle göras med mekanisk teknik. – Vannevar Bushs tankar har inspirererat forskare som Ivan Sutherland, Douglas Engelbart† och Ted Nelson samt givetvis Tim Berners-Lee. – Före Vannevar Bush hade belgaren Paul Otlet† föreslagit ett liknande system, baserat på registerkort. G Pascal Zachary har skrivit biografin Endless Frontier(1997) om Bush. Se också också Wikipedia. – Artikeln As we may think finns här. – Namnet:Vannevar uttalas med samma betoning som Sven-Ivar.
(regular expression, förkortat regexp) – verktyg för sökning efter ord och fraser i text, främst i programkod. – Reguljära uttryck är ett slags avancerade jokertecken som ger möjlighet till invecklade sökningar. Man kan söka efter kombinationer av fraser, upprepningar av tecken och mönster av tecken. De vanligaste reguljära uttrycken beskrivs i Wikipedia. Där finns också en redogörelse för de olika standarderna för reguljära uttryck. – Reguljära uttryck används i Unix och i program som grep och Perl. De används av programmerare, eftersom de är praktiska verktyg när man rättar eller ändrar kod. Det går däremot normalt inte att använda reguljära uttryck när man gör sökningar med sökmotorer eller i vanliga program som ordbehandlare.
i svensk lag och EU-lag: all information som direkt eller indirekt kan knytas till en levande person. – Så definierades personuppgift i Personuppgiftslagen†(PuL). EU:s Dataskyddsförordning, som trädde i kraft i maj 2018 och då ersatte PuL, har i stort sett samma definition av personuppgift. All information som kan användas för att identifiera en person räknas som personuppgifter. Det räcker med att någon som känner personen kan förstå vem det handlar om. Även bilder räknas som personuppgifter: inte bara porträtt utan också till exempel foto av personens hus. – Från 2007 skilde PuL mellan:
(relational database, RDB) – databas som består av flera tabeller med delvis överlappande information. – Relationsdatabaser har länge varit den vanligaste formen av databas i professionella sammanhang. I stället för att spara informationen i en enda stor tabell (som i ett kalkylark) delar man upp informationen i flera tabeller, till exempel en tabell för kundregistret (namn, adress, kundnummer) och en tabell för inköp (inköpta varor, pris, kundnummer, datum). Och eftersom tabellerna innehåller delvis överlappande information, (referensattribut), i detta exempel kundnummer, kan man vid behov sammanställa information ur flera tabeller. En fördel med detta är att man slipper en massa tomma fält. Information ur flera tabeller sammanställs genom en operation som kallas för join(samkörning). En affär kan till exempel köra en join mellan kundregistret och försäljningsregistret när det är dags att skicka ut räkningar. – Syftet med relationsdatabaser är:
– att uppgifter som är svåra att passa in i en enda stor tabell ska kunna hanteras. Det är till exempel svårt för en återförsäljare att lägga upp en enda stor tabell med kunddata och plats för alla kundernas inköp, som ju kan vara hur många som helst. I stället har man upp flera tabeller, där varje tabell innehåller uppgifter som naturligt hör ihop;
– att en relationsdatabas kan användas för flera ändamål genom att tabeller kombineras på olika sätt;
– att samma uppgift bara lagras på ett ställe och därför, om det behövs, bara behöver ändras en gång;
– att man inte behöver fundera på i vilken databas som en viss uppgift ska lagras;
– att det är lätt att lägga till nya uppgifter genom att lägga upp en ny tabell;
– att bearbetningar blir mindre krävande, eftersom man bara behandlar de tabeller som är relevanta för uppgiften.
– Informationsmängden kan kombineras på många sätt efter behov. Att lösa detta problem var det främsta motivet när relationsdatabasen utvecklades. Tidigare databaser var oftast hierarkiska, med underavdelningar i många led – som ett filsystem. Det gjorde både sökningar och sammanställningar av data svåra. – Observera att det är tabellerna som kallas för relationer. Sambanden mellan tabellerna kallas för kopplingar. – Sökningar i relationsdatabaser görs oftast med frågespråketSQL. Relationsdatabaser kallas därför ibland för SQL‑databaser. – Det finns tolv regler, Codds tolv regler, för vad som är önskvärda egenskaper i en relationsdatabas, nertecknade av teknikens skapare E F Codd†. Bland annat ska databasen vara normaliserad. – E F Codd beskrev relationsdatabaser för första gången 1970 i artikeln ”A relational model for large shared data banks”(länk). – Läs också om entity‑relationship‑modellen. – En utförlig svensk ordlista med databastermer av Thomas Padron‑McCarthy finns här. – Relationsdatabaser lämpar sig bäst för sådan information som kan åskådliggöras i tabeller. Sedan mitten av 1990‑talet blir det mer och mer digital information som inte passar i tabeller: bilder, musik och textdokument som webbsidor. För att hantera sådana data finns en annan typ av databaser, se NoSQL.
